diff --git "a/AscendPyTorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272\351\252\214\346\224\266\346\214\207\345\215\227.md" "b/AscendPyTorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272\351\252\214\346\224\266\346\214\207\345\215\227.md"
index 0fdbee8f84ee9d96754785202c55f842d766aa2b..5df2709c96602ec068c18a5eb00508ed6cd61328 100644
--- "a/AscendPyTorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272\351\252\214\346\224\266\346\214\207\345\215\227.md"
+++ "b/AscendPyTorch\346\250\241\345\236\213\344\274\227\346\231\272\351\252\214\346\224\266\346\214\207\345\215\227.md"
@@ -22,7 +22,7 @@
     bash test/train_full_8p.sh --data_path xxx 
     
     # 8p eval
-    # 是否正确输出了性能精度log文件
+    # 是否正确输出了精度log文件
     bash test/train_eval_8p.sh --data_path xxx 
     
     # online inference demo 
@@ -63,7 +63,7 @@
     # 备注： 目标精度77.632；验收精度76.78；无输出日志，运行报错，报错日志xx 等
 
     # 8p eval
-    # 是否正确输出了性能精度log文件
+    # 是否正确输出了精度log文件
     bash test/train_eval_8p.sh --data_path xxx 
     # 验收结果： OK / Failed
     # 备注： 功能正确，无输出日志，运行报错，报错日志xx 等
@@ -94,6 +94,7 @@
     贴上验收报告
        
     ```
+    - 在pr提交的内容栏里编辑issue的链接即可关联对应的issue，问题解决后issue将自动关闭
     - 示例链接 https://gitee.com/ascend/modelzoo/issues/I3FI5L?from=project-issue
     
 
@@ -113,7 +114,7 @@
     - 代码仓
         - GPU
             - GPU代码
-            - 运行单P，8p对应的train脚本和eval脚本，放入scripts文件夹下
+            - 运行单P，8p对应的train脚本和eval脚本，放入test文件夹下
         - NPU (gitee代码仓请仅上传该部分)
             - 详情参考下面的 gitee仓PR模板及文件目录名称规范 的说明
     - 非代码仓交付件
@@ -147,10 +148,12 @@
         - ${模型名称(命名风格为大驼峰)}  (**仅需交付件代码仓中NPU部分**)  
             - 命名举例: AbNet
             - **仅需交付件代码仓中NPU部分**
-            - 运行单P，8p对应的train脚本和eval脚本，放入scripts文件夹下
-                - train_1p.sh
-                - train_8p.sh
-                - eval.sh
+            - 运行单P，8p对应的train脚本和eval脚本，放入test文件夹下
+                - train_performance_1p.sh
+                - train_full_1p.sh
+                - train_performance_8p.sh
+                - train_full_8p.sh
+                - train_eval_8p.sh
             - demo.py 用于运行单p推理，模板请参考[demo.py](https://gitee.com/wangjiangben_hw/ascend-pytorch-crowdintelligence-doc/raw/master/src/demo.py)
             - pthtar2onnx.py 用于导出onnx，可以参考[pthtar2onx.py](https://gitee.com/wangjiangben_hw/ascend-pytorch-crowdintelligence-doc/raw/master/src/pthtar2onx.py)
             - 重命名原始README.md为README_raw.md，创建新的README.md，模板请参考[README.md](https://gitee.com/wangjiangben_hw/ascend-pytorch-crowdintelligence-doc/raw/master/src/README.md)
@@ -185,7 +188,7 @@
         # 备注： 目标精度77.632；验收精度76.78；无输出日志，运行报错，报错日志xx 等
     
         # 8p eval
-        # 是否正确输出了性能精度log文件
+        # 是否正确输出了精度log文件
         bash test/train_eval_8p.sh --data_path xxx 
         # 验收结果： OK / Failed
         # 备注： 功能正确，无输出日志，运行报错，报错日志xx 等
@@ -232,7 +235,7 @@
 
         
         **Which issue(s) this PR fixes**:
-        # 用于后期issue关联的pr
+        # 用于后期issue关联的pr（相关的issue可填在此处）
         <!--
         *Automatically closes linked issue when PR is merged.
         Usage: `Fixes #<issue number>`, or `Fixes (paste link of issue)`.